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Tengo una CNN de PyTorch basada en EfficientNet PyTorch (efficientnet-3b) que hace un muy buen trabajo en la clasificación binaria (más del 99%) de radiografías de tórax bastante complejas. Quiero extraer características y utilizarlas en un modelo relacionado. EfficientNet PyTorch tiene un método muy útil llamado “model.extract_features” con el ejemplo . . . Read more
Estoy tratando de implementar algo como esto para 2 nodos (cada nodo con 2 GPUs): Proceso paralelo iniciado con torch.distributed.init_process_group () Todas las GPUs trabajan en paralelo y generan listas como: [20, 0, 1, 17] para GPU0 del nodo A [1, 2, 3, 4] para GPU1 del nodo A [5, . . . Read more
Quiero comparar el rendimiento entre ELMo y word2vec como embeddings de palabras utilizando el modelo CNN al clasificar 4000 datos de tweets en cinco etiquetas de clase, pero los resultados muestran que ELMo proporciona un peor rendimiento que word2vec. Utilicé ELMoformanylangs para ELMo y 1 millón de tweets pre-entrenados para . . . Read more
Estoy tratando de cuantizar los pesos y sesgos de mi red neuronal a un formato entero de 16 bits. La razón de esto es utilizar estas matrices en CCS para programar la red en un MCU. Si bien seguí el proceso de cuantización posterior al entrenamiento utilizando TensorflowLite y también . . . Read more
Quiero crear una capa de NN de manera que: – para una entrada de tamaño 100, asumiremos que cada 5 muestras crearán un “bloque” – la capa debe calcular, digamos, 3 valores para cada bloque – por lo tanto, los tamaños de entrada/salida de esta capa deberían ser: 100 -> . . . Read more